## Klasifikasi Tingkat Retensi Pemain Video Game Online
Mustofa 1* , Heru Purwanto 2 , Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan 3
1,2,3 Univerisitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98 Jakarta, Indonesia e-mail: 1* mustofa.muo@bsi.ac.id , 2 heru.hrp@bsi.ac.id , , 3 fabriyan.fbf@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 31-07-2024 | Direvisi : 01-08-2024 | Disetujui : 02-08-2024
Abstrak -  Internet  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan  masyarakat,  dengan  5,44  miliar pengguna  di seluruh  dunia  dan  185  juta  pengguna  di  Indonesia.  Penggunaan  internet  mencakup  berbagai  bidang,  termasuk hiburan  seperti  video  game,  yang  memiliki  sekitar  3,38  miliar  pengguna  global  pada  tahun  2023  dan  terus berkembang.  Industri  video  game  menunjukkan  potensi  pasar  yang  besar,  dengan  pendapatan  yang  signifikan. Untuk  memanfaatkan  potensi  ini,  pengembang  game  harus  menjaga  loyalitas  pemain  agar  tetap  setia.  Retensi pemain, yaitu kemampuan game untuk mempertahankan pemain dalam jangka waktu lama, sangat penting dalam meningkatkan pendapatan dan popularitas game. Mengetahui tingkat retensi pemain adalah strategi kunci dalam pemasaran, karena retensi yang tinggi berhubungan dengan loyalitas yang lebih tinggi.
Penelitian sebelumnya telah mengkaji perilaku pemain dan retensi dalam konteks game, namun belum ada model yang komprehensif untuk berbagai jenis game. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi yang dapat mengidentifikasi karakteristik pemain dengan tingkat retensi tinggi atau rendah. Model ini diharapkan dapat  membantu  pengembang  game  merancang  strategi  retensi  yang  lebih  efektif.  Temuan  penelitian  ini  akan memberikan  wawasan  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  retensi  pemain  dan  menawarkan panduan bagi pengembang game dalam mengembangkan fitur dan strategi yang lebih baik untuk mempertahankan pemain.

## Kata Kunci : Retensi, Seleksi fitur, Klasifikasi
Abstracts - The internet has become an integral part of people's lives, with 5.44 billion users worldwide and 185 million users in Indonesia. Internet use covers a wide range of areas, including entertainment such as video games, which had an estimated 3.38 billion global users in 2023 and continues to grow. The video game industry shows huge market potential, with significant revenues. To exploit this potential, game developers must maintain player loyalty. Player retention, i.e. a game's ability to retain players over a long period of time, is critical in increasing a game's revenue and popularity. Knowing player retention rates is a key strategy in marketing, as high retention is associated with higher loyalty.
Previous  research  has  examined  player  behavior  and  retention  in  the  context  of  games,  but  there  is  no comprehensive model for various types of games. This research aims to develop a classification model that can identify  the  characteristics  of  players  with  high  or  low  retention  rates.  This  model  is  expected  to  help  game developers design more effective retention strategies. The findings of this research will provide in-depth insight into  the  factors  that  influence  player  retention  and  offer  guidance  for  game  developers  in  developing  better features and strategies to retain players.
Keywords : Retention, Feature selection, Classiication

## PENDAHULUAN
Internet saat ini sudah menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat. Hampir semua bidang dalam kehidupan manusia sudah menggunakan internet sebagai kebutuhan. Bahkan dalam kehidupan sehari-hari internet telah  menjadi  alat  pemuas  kebutuhan  yang  sangat  penting  (Delfiantrisno  &  Sroyer,  2020).  Hal  ini dibuktkikan dengan  begitu  masif  nya  pengguna  internet  di  seluruh  dunia.  Kini  pengguna  internet  di  seluruh  dunia  telah mencapai 5.44 Milyar pengguna atau 68% dari populasi dunia (We are Social, 2023). Khusus di Indonesia sendiri pengguna internet telah mencapai 185 juta pengguna atau lebih dari 66% dari jumlah penduduk (We are Social, 2024).
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Ada  banyak  hal  yang  dilakukan  masyarakat  dengan  internet,  mulai  dai  pekerjaan,  pendidikan  hingga hiburan. Salah satu hiburan yang cukup populer di internet adalah video game . Pengguna video game di selueruh dunia pada tahun 2023 diperkirakan sekitar 3.38 juta pengguna dan diproyeksikan akan bertambah 6.6% setiap tahunnya  (Wijman  T  et  al.,  2023).  Tidak  mengherankan  pendapatan  dari  sektor video game sangat  tinggi. Pendapatan dari video game di Indonesia sendiri diperkirakan mencapai 3,667 Juta USD di tahun 2024. Tentu ini menggambarkan betapa tingginya potensi pasar industri game di indonesia. Tingginya  potensi  industri video game ini  harus  dimanfaatkan  dengan  baik,  terlebih  jika  perusahaan pengembang video game telah  memiliki  jumlah  pemain  yang  sangat  banyak.  Menjaga  loyalitas  pemain  sangat dibutuhkan agar pemain tetap setia memainkan video game yang dikelola oleh pengembang. Hal ini penting karena industri jasa pengembang video game tidak lepas dari kemungkinan beralihnya pemain  dari satu video game ke video game yang lain dengan berbagai  alasan  (Siahaya et  al., 2023). Untuk dapat  bertahan, pengembang video game harus mempertahankan pemain video game -nya untuk mendapatkan profitabilitas.
Dalam  dunia  pemasaran  retensi  menjadi  perhatian  khusus  perusahaan.  Retensi  merupakan  kemauan bertahan  konsumen  dari  suatu  produk  atau  layanan  (Moesarofah,  2021).Perusahaan  banyak  melakukan  kajian terhadap retensi pelanggan, karena pelanggan dengan retensi lebih tinggi memiliki tingkat loyalitas lebih tinggi (Darmawan  et  al.,  2020).  Mengetahui  tingkat  retensi  pemain  merupaka  hal  strategis  bagi  perusahaan.  Dalam konteks video game , retensi pemain merujuk pada kemampuan game untuk membuat pemain terus bermain dalam jangka waktu  yang lama. Ketika retensi  tinggi, pemain cenderung menghabiskan lebih banyak waktu  dan uang dalam game ,  yang  pada  gilirannya  meningkatkan  pendapatan  bagi  pengembang game .  Sebaliknya,  jika  retensi rendah, pemain cenderung berhenti bermain setelah waktu  yang singkat, yang dapat  mengakibatkan penurunan pendapatan dan popularitas game .
Memiliki  pengetahuan  tingkat  retensi  pemain  dapat  menjadi  acuan  arah  strategi  pemasaran  untuk memenangkan  persaingan  pasar  yang  merupakan  masalah  umum  pada  perusahaan  (Sinambela  et  al.,  2022). Retensi pemain merupakan salah satu aspek kunci dalam kesuksesan jangka panjang video game online. Tingkat retensi yang tinggi menunjukkan bahwa pemain tetap terlibat dan terus bermain, yang berdampak langsung pada pendapatan dan popularitas game . Maka perlu dilakukan kajian tentang perilaku pemain untuk mengkukur tingkat retensi agar pengembang memiliki acuan untuk membuat kebijakan.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengkaji tentang perilaku pemain diantaranya (Karmakar et al., 2022)  yang  menganalisis  retensi  dengan  memodelkan  beberapa  karakteristik  pemain  dalam game beserta probabilitas  berhenti  bermain.  Namun  penelitian  ini  lebih  fokus  kepada game dengan  karakteristik  RPG  (Role Played Game )  saja  sehingga  variabel  pencapaian  pemain  berdasarkan  level  menjadi  perilaku  utama.  Selain  itu (Subarkah  et  al.,  2023)  juga  telah  melakukan  analisis  tentang  perilaku  pemain  di video game bebasais  MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) untuk memutuskan melakukan pembelian yang merupakan hasil dari tingginya retensi.
Dari  penelitan  sebelumnya,  sudah  diketahui  perilaku  pemain game ,  namun  belum  dijelaskan  bagaimana membuat  sebuah  model  untuk  mengetahui  karakteristik  pemain  dengan  tingkat  retensi  tinggi  ataupun  rendah. Pengembang  memerlukan  pengetahuan  ini  untuk  menentukan  strategi  yang  berbeda  bagi  masing-masing karakteristik.  Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  dikhususkan  pada  jenis game tertentu,  sehingga  tidak  bisa digunakan pada semua jenis game .
Penelitian ini berkontribusi pada literatur dengan menyediakan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  retensi  pemain.  Menawarkan  model  untuk  mengelompokan  pemain  dengan tingkat  retensi  yang  berbeda  yang  dapat  membantu  pengembang game meningkatkan  strategi  retensi  mereka. Dengan memahami faktor-faktor kunci yang mempengaruhi retensi pemain, pengembang game dapat merancang fitur dan strategi yang lebih efektif untuk mempertahankan pemain dan memastikan kesuksesan jangka panjang.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  klasifikasi  pemain  sepak  bola  ini  memiliki  beberapa tahap yang merujuk pada metode CRIPS-DM terdiri dari beberapa tahapan seperti business understanding yaitu tahapan dalam menentukan latar belakang penelitian, masalah penelitian dan batasan penelitian serta penentuan tujuan  penelitian , di  tahap  ini  peneliti  mencoba  memahami  masalah  secara  umum. Data  understanding yaitu tahapan pengumpulan data untuk dilakukan penelitian, memahami karakteristik data dan menyiapkan data untuk bisa menentukan penanganan yang tepat. Data preparation yaitu tahapan pengolahan data tahap awal agar sesuai dengan  permodelan  yang  direncanakan  sehingga  data  dapat  digunakan  sebagai  data  penelitian  eksperimen . Modelling yaitu  tahapan  memilih  metode  yang  diusulkan  dan  dilakukan  proses  pengujian/eksperimen  model . Evaluation yaitu  tahapan  evaluasi  terhadap  model  yang  diuji.  dan  tahapan  terakhir  adalah development untuk melakukan  dan  menyimpulkan  hasil  analisa  dari  setiap  tahap  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian.  Metode penelitian memiliki thapan-tahapan yang cukup jelas, diantaranya:
1. Business Understanding
Pada tahapan ini, diawali dengan menyusun kerangka penelitian yang akan dilakukan, menentukan latar belakang penelitian, masalah penelitian, batasan penelitian dan tujuan penelitian serta data yang akan digunakan,
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
waktu  pelaksanaan  serta  hasil  apa  yang  ingin  dicapai.  Penelitian  akan  menggunakan  dataset  untuk  melakukan klasifikasi pemain game menjadi tiga tingkat retensi yaitu High, Medium dan Low. 2. Data Understanding
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  yang  berisi  perilaku  dari  49033  pemain game secara acak dari beragam usia. Data diklasifikasikan dalam tiga kategori yaitu sebanyak 10336 High, 19374, Medium, 10324 Low.
3. Data Preparation
Pada tahapan ini, akan dilakukan analisa dari 49033 data pemain game . Pelabelan dikelompokan dalam tiga kategori  yaitu  pemaim  High,  Medium  dan  Low.  Data-data  tersebut  diatas  kemudian  digunakan  sebagai  data eksperimen dalam penelitian penentuan kategori.
4. Modelling
Pada tahapan ini, akan dilakukan analisis komparasi  menggunakan metode klasifikasi data  mining yang akan diusulkan. Metode yang diusulkan untuk pengolahan data pemain ini adalah penggunaan Algoritma Random Forest, dengan  pengujian  menggunakan  10 k-fold  cross  validation .  Kemudian  data  diolah  kembali  dengan menambahkan teknik-teknik seleksi fitur, Correlation Attribute Evaluator, Gain Ratio Attribute Evaluator, Info Gain  Attribute  Evaluator, algoritma  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi.  Hasil  evaluasi  dari  nilai  akurasi  akan dikomparasi untuk menentukan model algoritma terbaik
5. Evaluation
Evaluasi  dilakukan  berdasarkan  nilai  akurasi,  AUC.  Validasi  juga  dilakukan  dengan 10  k-fold  cross validation . Validasi menggunakan 10-fold cross validation dilakukan dengan membagi dataset menjadi 10 bagian, satu bagian sebagai data uji, sedangkan bagian lain dijadikan sebagai data latih. Proses validasi dilakukan berulang, mulai bagian pertama sebagai data uji sampai bagian kesepuluh, sehingga semua data dalam dataset diuji secara bergantian.  Tahapan  ini  akan  melihat  secara  mendetail  mengenai  hasil  kinerja  algoritma  yang  diujikan  pada dataset.
6. Deployment
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  terakhir  dalam  standar  permodelan  dalam  data  mining  yaitu Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM). pada tahap ini hasil pengujian dianalisa untuk mengatahui nilai akurasi dari tiap-tiap algoritma yang diusulkan. Random Forest yang telah dikombinasikan dengang seleksi fitur yang telah diujikan dilihat nilai akurasi dan ROC area. Perbandingan hasil pengujian dari setiap algoritma juga dilakukan pada tahapan ini. Hasil analisis diharapkan dapat digunakan sebagai pertimbangan untuk pengambilan keputusan.  Dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembuatan  laporan  berupa  penulisan  hasil  penelitian  dari pendahuluan sampai kesimpulan dan penutup

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan dari penelitian adalah untuk melakukan klasifikasi pemain video game berdasarkan tiga kategori yaitu High, Medium dan Low. Penelitian ini akan menggunakan algoritma Random Forest dengan menggunakan aplikasi Weka. Pengujian juga dilakukan dengan menambahkan Teknik seleksi fitur Correlation Attribute Evaluator, Gain Ratio Attribute Evaluator, Info Gain Attribute Evaluator dan CFS Subset Evaluator.
1. Data Preparation
Sebanyak 49033 data perilaku pemain video game online dengan 12 fitur yang akan digunakan memiliki detail sebagai berikut:
Tabel 1.Daftar Fitur No Fitur Keterangan 1 Age 19-50 2 Gender Male/Female 3 Location USA/Europe/Asia/Other 4 Game Genre Action/RPG/Simulation/Sport/Strategy 5 Play Time (Hours) 0-24 6 In Game Purchase 0/1 7 Game Difficult Hard/Medium/Easy 8 Session Per Week 0-19 9 Average Session Duration(Minutes) 0-180 10 Player Level 0-100 11 Achievment 1-50 12 Retensi Class
Sebanyak  49033  data  perilaku pemain video game online dengan 12  fitur, untuk mengetahui fitur mana yang  paling  penting  untuk  menentukan  retensi  pemain  maka  dilakukan  seleksi  fitur  dengam  menggunakan
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
beberapa  metode  diantaranya  fitur  Correlation  Attribute  Evaluator,  Gain  Ratio  Attribute  Evaluator,  Info  Gain Attribute Evaluator dan CFS Subset Evaluator.
Dari seleksi fitur fitur Correlation Attribute Evaluator menggunakan metoda ranking didapatkan hasil seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.  Menujukan saran agar mengikutkan semua fitur yang ada.
Tabel 2.Hasil seleksi Correlation Attribute Evaluator No Value Feature ID Feature 1 0.26335 8 SessionsPerWeek 2 0.24915 9 AvgSessionDurationMinutes 3 0.04806 11 AchievementsUnlocked 4 0.04595 10 PlayerLevel 5 0.00729 5 PlayTimeHours 6 0.00673 1 Age 7 0.00477 6 InGamePurchases 8 0.00412 7 GameDifficulty 9 0.00408 4 GameGenre 10 0.0033 3 Location 11 0.00316 2 Gender
Seleksi  fitur  Gain  Ratio  Attribute  Evaluator  menggunakan  metoda  ranking  didapatkan  hasil  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 3.  Menujukan saran agar mengikutkan semua fitur yang ada namun kita bisa meilhat fitut ranking ke 9, 10 dan 11 memiliki value 0.
Tabel 3.Hasil seleksi Gain Ratio Attribute Evaluator No Value Feature ID Feature 1 0.1017088 8 SessionsPerWeek 2 0.0661236 9 AvgSessionDurationMinutes 3 0.0023212 11 AchievementsUnlocked 4 0.0023014 10 PlayerLevel 5 0.0000671 4 GameGenre 6 0.0000506 7 GameDifficulty 7 0.0000347 3 Location 8 0.0000219 2 Gender 9 0 6 InGamePurchases 10 0 5 PlayTimeHours 11 0 1 Age
Seleksi  fitur  Info  Gain  Attribute  Evaluator  menggunakan  metoda  ranking  didapatkan  hasil  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 4.  Menujukan saran agar mengikutkan semua fitur yang ada namun kita bisa meilhat fitur ranking ke 9, 10 dan 11 juga memiliki value 0 seperti hasil menggunakan seleksi Gain Ratio Attribute Evaluator.
Tabel 4.Hasil seleksi Info Gain Attribute Evaluator No Value Feature ID Feature 1 0.3990148 8 SessionsPerWeek 2 0.2427847 9 AvgSessionDurationMinutes 3 0.0044569 11 AchievementsUnlocked 4 0.003574 10 PlayerLevel 5 0.0001557 4 GameGenre 6 0.0000752 7 GameDifficulty
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
7 0.000064 3 Location 8 0.0000213 2 Gender 9 0 6 InGamePurchases 10 0 5 PlayTimeHours 11 0 1 Age
Dari seleksi CFS Subset Evaluator menggunakan metoda ranking didapatkan hasil seperti yang ditampilkan pada  Tabel  5.    Menujukan  saran  agar  mengikutkan  semua  fitur  yang  digunakan  hanya  fitur  SessionsPerWeek, AvgSessionDurationMinutes, AchievementsUnlocked dan Player Level
Tabel 5.Hasil seleksi Info Gain Attribute Evaluator
No      Feature ID Feature 1 8 SessionsPerWeek 2 9 AvgSessionDurationMinutes 3 11 AchievementsUnlocked 4 10 PlayerLevel

## 2. Modeling
Metode klasifikasi yang digunakan untuk permodelan data adalah Random Forest. Metode Random forest awalnya  diujikan  tanpa  menggunakan  teknik  seleksi  fitur  untuk  mengetahui  akurasi  dasar  dari  setiap  metode dengan menggunakan 11 fitur. Hal ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana teknik seleksi fitur mempengaruhi kinerja algoritma.
Kemudian  di  tahap  selanjutnya  dilakukan  pengujian  setiap  metode  dikombinasikan  dengan  seleksi  fitur Correlation  Attribute  Evaluator,  Gain  Ratio  Attribute  Evaluator,  Info  Gain  Attribute  Evaluator  dan  CFS  Subset Evaluator untuk mengetahui perbedaan akurasi jika masing-masing metode setelah fitur diseleksi.

## 3. Evaluation
Eveluasi dapat dilakukan dengan melihat hasil pengujian dari model yang telah diuji. Hasil pengujian model dengan Random Forest dapat digunakan untuk mengetahui nilai accuracy, precision, recall, dan ROC Area pada model. Baik permodelan yang belum ditambahkan seleksi fitur ataupun yang telah kombinasikan dengan teknik seleksi fitur Correlation Attribute Evaluator, Gain Ratio Attribute Evaluator, Info Gain Attribute Evaluator dan CFS Subset Evaluator. Untuk memvalidasi permodelan ini juga diterapkan 10 k-fold cross validation.
Percobaan  pertama  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  klasifikasi  yang  mengkasifikasikan  pemain game  dalam tiga  kelas  retensi  yaitu pemain  High, Medium dan Low. Untuk memvalidasi  pengujian ini peneliti menggunakan 10 k-fold cross validation. Percobaan pertama memberikan hasil pengujian yang dipaparkan pada Tabel 6.
Tabel 6.Pengujian Random Forest Akurasi TP Rate  FP Rate  Precision  Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area 91.2724 % 0.913 0.058 0.913 0.913 0.912 0.861 0.946 0.907
Pengujian awal telah memberikan hasil yang cukup baik dengan nilai akurasi mencapai 91.2724%. Namun pengujian  dilanjutkan  dengan  menggunakan  saran  dari  seleksi  fitur.  Sebelum  menggunakan  seleksi  fitur, Ditemukan bahwa teknik seleksi fitur Correlation Attribute Evaluator, Gain Ratio Attribute Evaluator, dan Info Gain Attribute Evaluator tidak mengeliminasi satupun fitur yang ada. Namun pada tabel 3 dan tabel 4 hasi dari seleksi fitur Gain Ratio Attribute Evaluator, dan Info Gain Attribute Evaluator memiliki kesamaan yaitu 3 fitur dengan ranking terendah  memiliki  value  0.  Dengan  temuan  ini  dlakukanlah  pengujian  dengan  menghilangkan  fitur  tersebut  dan mengujinya kembali dengan metode Random Forest.
Hasil pengujian dengan hanya menggunakan 9 fitur terbaik dari Gain Ratio Attribute Evaluator, dan Info Gain Attribute Evaluator menunjukan hasil postif peningkatan akurasi yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7.Pengujian Random Forest + 9 Fitur terbaik Akurasi TP Rate  FP Rate  Precision  Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area 91.6696 % 0.917 0.054 0.917 0.917 0.916 0.867 0.946 0.906
Optimasi  masih  bisa  dilakukan  denga  menambahkan  metode  bagging  untuk  optimalisai.  Seletah  penambahan
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
bagging akurasi random forest dengan 9 fitur  terbaik meningkat menjadi 91.7095 %. Untuk detail hasil pengujian ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 7.Optimasi Random Forest + 9 Fitur terbaik Akurasi TP Rate  FP Rate  Precision  Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area 91.7095 % 0.917 0.054 0.917 0.917 0.916 0.867 0.946 0.906
Pengujian selanjutnya menggunakan 4 fitur hasil seleksi fitur CFS Subset Evaluator. menggunakan Random forest. Hasilnya menunjukan akurasi yang lebih baik yaiyu mecapai 92.0592 %. Detail hasil pengujian ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 8.Pengujian Random Forest + CFS Subset Evaluator. Akurasi TP Rate  FP Rate  Precision  Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area 91.7095 % 0.917 0.054 0.917 0.917 0.916 0.867 0.946 0.906
Optimasi  masih  bisa  dilakukan  denga  menambahkan  metode  bagging  untuk  optimalisai.  Seletah penambahan  bagging  akurasi  random  forest  dan  CFS  Subset  Evaluator  menjadi  92.2141%.  Untuk  detail  hasil pengujian ditunjukan pada Tabel 9.
Tabel 9.Pengujian Random Forest + CFS Subset Evaluator.
Akurasi TP Rate  FP Rate  Precision  Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area 92.2141% 0.922 0.05 0.922 0.922 0.922 0.877 0.947 0.907
Dari beberapa langkah pengujian, ditemukan beberapa poin penting dalam perilaku pemain video game yang  berpengaruh  pada  tingkat  retensi  pemain  diantaranya  adalah  perilaku  yang  paling  menentukan  tinkat retensi pemain videogame adalah seberapa sering seseorang memainkan video game. Rutinitas ini lebih penting jika dibandingkan dengan lama bermain dalam satu waktu. Hal ini ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1. Sebaran fitur SessionsPerWeek
Gambar  1  menunjukan  sebaran  pemain  dengan  tikan  retensi  tinggi  memiliki  lebih  banyak  sesi bermain  dalam  satu  minggu.  Lamanya  permainan  sesi  dalam  satu  waktu  tidak  menjadi  perilaku  yang berpengaruh  dalam  menentukan  tingkat  retensi  pemain.  Hal  ini  ditunjukan  pada  Gambar  2  yang menggambarkan bahwa sebaran perilaku lama bermain dalam satu waktu hampir merata di setiap tin gkatan retensi
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845
Gambar 2. Sebaran fitur PlayTimeHours
Selain itu, rata-rata durasi  pemain memainkan video game pada setiap sesi  juga sangat  berpengaruh. Pada Gambar 3 ditunjukan bahwa pemain dengan rata-rata durasi bermain tinggi di setiap sesi adalah pemain dengan retensi yang tinggi
Gambar 3. Sebaran fitur SessionsPerWeek
Temuan yang menarik adalah, perilaku melakukan pembelian dalam video game tidak terlalu berpengaruh dalam pengelompokan tingkat retensi pemain video game. Hal ini ditunjukan dari meratanya sebaran data seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.
Volume 4 No. 2 Agustus 2024 | E-ISSN: 2798-6845

## KESIMPULAN
Penelitian ini meberikan literatur dengan menyediakan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku yang mempengaruhi retensi pemain. Dianataranya, usia, pilihan genre, dan lokasi tidak teralu berpengaruh pada tingkat retensi pemain. Pemain yang melakukan pembelian dalam game belum tentu pemain yang memiliki tingkat retensi  tinggi.  Dari  penelitian  ini  juga  ditemukan  bahwa  banyak-nya  sesi  bermain  lebih  pentng  dari  lamanya bermain dalam satu sesi. Beberapa informasi ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengembang video game dalam menyusun strategi pemasaran.
Penelitian  ini  juga  telah  membuat  sebuah  model  klasifikasi  tingkat  retensi  pemain  video  game  guna mengelompokan  pengguna  agar  pengembang  dapat  menerapkan  strategi  pemasaran  yang  paling  sesuai  untuk masing-masing tkatogeri pemain video game.

## REFERENSI
Darmawan, D., Arifin, S., & Purwanto, F. (2020). Studi Tentang Persepsi Nilai, Kepuasan Dan Retensi Pelanggan
Kapal Penyeberangan Ujung - Kamal. Jurnal Baruna Horizon , 3 (1), 198–209. https://doi.org/10.52310/jbhorizon.v3i1.39
Delfiantrisno,  A.,  &  Sroyer,  S.  (2020).  Analisis  Potensi  Pemanfaatan  Teknologi  Internet  Dalam  Menunjang Kehidupan  Sosial  Ekonomi  Masyarakat  Kabupaten  Mimika. JURNAL  KRITIS  (Kebijakan,  Riset,  Dan Inovasi) , 4 (1), 1–17. http://ejournal.stiejb.ac.id/index.php/jurnal-kritis/article/view/104
Karmakar, B., Liu, P., Mukherjee, G., Che, H., & Dutta, S. (2022). Improved retention analysis in freemium role- playing  games  by  jointly  modelling  players’  motivation,  progression  and  churn. Journal  of  the  Royal Statistical Society. Series A: Statistics in Society , 185 (1), 102–133. https://doi.org/10.1111/rssa.12730 Moesarofah,  M.  (2021).  Analisis  Karakteristik  Retensi  Mahasiswa  di  Perguruan  Tinggi. Didaktis:  Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Pengetahuan , 21 (1). https://doi.org/10.30651/didaktis.v21i1.7005
Siahaya, S., Alfonso, P. V, & Aunalal, Z. I. (2023). Analisis Pengaruh Pelayanan Karyawan Yang Berorientasi Pelanggan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Dan  Dampaknya  Terhadap  Retensi  Pelanggan  (Studi  Empiris Pada Salon Kecantikan Di Kota Ambon). Jurnal Administrasi Terapan , 2 (1), 60–67.
Sinambela, E. A., Retnowati, E., Ernawati, E., Lestari, U. P., &  Munir, M. (2022). Pengaruh Kualitas Layanan Dan  Citra  Perusahaan  Terhadap  Retensi  Pelanggan  Bengkel  Resmi  Honda  Surabaya. Jurnal  Baruna Horizon , 5 (1), 17–25. https://doi.org/10.52310/jbhorizon.v5i1.73
Subarkah, W. P., Santoso, A., & Widhianingrum, W. (2023). A Study of Player Behavior And Social Influences to Purchase Intention Mobile Legends: Bang Bang In-Game Item. Journal of Entrepreneurship & Business , 4 (3), 138–158. https://doi.org/10.24123/jeb.v4i3.5639 We are Social. (2023). The Changing World of Digital in 2023. In We are Social . https://wearesocial.com/id/blog/2023/01/the-changing-world-of-digital-in-2023-2/
We are Social. (2024). Digital 2024 Report .
Wijman T, Chen F, Buijsman M, Wagner M, Elliott R, Reis T, Gu T, Kuzuhara T, Simon L I, Koh R, Georgiou S, & Zhou D. (2023). Global Games Market Report August 2023 . August .